编者按：
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大厂十年，让我选择更多
徐老师：在今天硅谷裁员的大背景下，有人在问，还要不要进大厂？进大厂能学习到什么？大厂能为自己今后的职场做哪些准备？刚才饶军博士用自己的经历给大家讲了在当年的大厂 IBM 的职场经历，希望给今天的大厂员工有所启示。
饶军：是的，我在 IBM 工作的 10 年，最大的收获是基础知识的积累。
因为像数据库领域，和性能相关的东西，需要比较长时间的积累，才能了解得比较深。有一些可能并不是直接会在以后的职场上用到，但很多理念是相通的。在 IBM 的前 5 年，我做的是与数据库直接相关的东西。但五年之后我一直在想怎么学新东西。大概在 2006 年，谷歌、IBM 陆续出了一些关于新型基础软件的文章。
▲图源 | 纽约时报
当时我们 Almaden 实验室就对这种新型东西很有兴趣。它是以一个不同的方法来解决数据库上的一些性能问题，传统上，数据库的侧重点还是单机版本上，怎么把代码写得更精更细一点，往上再快 5%、10% 。但是我后来发现，很多基于 Google 亚马逊开源系统的同事，他们的想法完全不一样。他们把系统设计成一个分布式的系统，并不是很在乎单机有多快。
如果把它设成一个分布式系统，要想加一倍的性能，再用一倍的机器就可以。在很多情况下，加一倍机器其实是更花算、也更快的方法。当时我觉得，这是和我传统学习到的数据库理念不太一样。我也非常感兴趣。所以在 IBM 的后几年，我就做了很多各种各样的开源、还有分布式的开源基础软件上的研究，这段时间学了不少关于分布式的新东西。后来在做 Kfaka、Confluent 的时候，也用上了很多。我觉得这是一个机会。
徐老师：你在大厂经历了 2008 年金融危机。你当时的感受是什么？
饶军：当时经济衰退确实有很多公司裁员，IBM 也会裁员，以往科研部门基本上从来没裁过。因为科研部门往往被公司认为是做未来规划指导的东西，是精英部门。但似乎 2008 那场危机的影响不一样，IBM 的科研部门也没有幸免，虽然不是很多，大概 10%。
当时我就意识到，市场是在变化的。一个很重要的问题是，可能并不是个人在公司有多努力，而是公司作为一个平台，到底是处在上升阶段，还是成熟阶段，公司可以开拓的新空间有多大。
徐老师：当时你从一个大厂出来，没去另一个大厂，而是选择去了一个不确定能不能上市的公司，你是怎么做出这个职业选择的？
饶军：当时我面试了几家公司，最终在谷歌和领英之间选择，领英当时 600 人左右，从我的角度，第一个想的就是，这家公司是不是处在上升阶段的公司，我能自然而然地跟着公司成长。
第二个，我去的公司是不是能够把我和终端用户联系地更紧密。当时我在 IBM 做开发，一个很大的问题就是离终端用户太远了，一些程序和功能得不到用户的反馈，主要原因还是公司太大，销售渠道太广，我根本没机会直接接触终端用户的机会。
大公司还有一个问题，产品周期太长，可能一个东西做完之后，要三年才能真正到用户手上。所以综合考虑之下，领英处在上升阶段，内部开发的很多基础软件马上会被用起来，反馈渠道很直接，很快。我最终面试是跟领英 CEO 杰夫·韦纳 （Jeff Weiner）。
我告诉他，我现在有两个选择，领英和谷歌。他说，选择很简单，你任何时候都可以去谷歌，现在也可以，五年之后也可以，没有区别。但是领英这个机会，你只有现在有，五年之后这个机会就不一样了，所以你其实没有风险。
徐老师：说得不错。包括亚马逊这一批公司，其实股价也是最近五年、七年才大幅提升，你就算是 2015 年加入谷歌，后面五年也会做得很不错。
开源产品在技术和商业上的优势
徐老师：刚才我们聊了一下 Confluent 这个超级独角兽所做的 Kafka 的作用、由来，以及和传统数据库的比较。你是什么时候意识到 Kafka 会创造巨大的价值？是在加入 LinkedIn 这个项目之前就看清了吗？
▲图源 | Confluent
饶军：当时没有意识到影响力会有多大。我当时的感觉是，我们以不同的方式，做了一个不同以往的数据库。数据库里面有 2 个东西，一个是日志（commit log-待确认），一个是表格（table）。
我在学数据库的时候，一些资深的数据库元老跟我说，数据库里面真正的数据 log 是日志，不是那些表格。因为表都是通过日志导出来的东西，所以你有日志，你就可以生成所有的表，只不过当时数据库的设计里，日志和表是紧密连在一起的，不能只有日志没有表，也不能只有表没有日志。
这两个是套在一起的。但是我早期看到 Kafka 的设计时，它就以一个很新的想法，把日志这个东西单独提炼出来。因为日志这个东西，实际是一个存储数据最简单的方法，也是一个最通用的方法。有了日志这个东西，数据可以很方便地流向任何需要的地方。所以当时的设计理念，就是把数据库里的日志单独提炼出来，把它设计成一个分布式系统，能够使它达到高吞吐、高性能。
徐老师：刚才饶军博士讲了一下开源项目对客户的几点好处，那么从开源公司的角度来看，开源产品的商业模式，有哪些优点？
▲图源 | Wikipedia
饶军：开源是获取潜在客户的好渠道。如果有一个有基本盘比较大且高速增长的开源客户群体，公司的付费客户也会增加。如果客户需要付费，最终他是付费获得一些开源上得不到的价值。所以开源其实是提供了一个能够把核心技术做好的地方，你可以做到小而精，集中大家各种各样的经历，分享彼此的经验。
但是开源其实并不是一个很好地做解决方案的地方。因为具体到一个解决方案，每一家企业都有自己的特质，像银行在安全上的要求，和科技公司其实是不一样的。银行对多数据中心的数据连接需求，也和其他企业是不太一样，所以这些是更偏向于解决方案而不是核心技术的。
徐老师：有一些企业转型做云其实是不成功的，比如 Cloudera 。但是 MongoDB 和 Confluent 做得不错。在转型做云这条艰难的道路上，Confluent 获得成功的方法是什么？
饶军：首先从 CEO 的层面，坚定云上优先（cloud first ）的战略。从整个公司的角度，这是整个公司应该花最大精力的部分。从工程部门的角度来讲，同时要做 2 套，甚至 3 套、 4 套这样不同的软件，确实有压力。
如果公司确定是第一优先的，其实到了下面执行，无非就是怎么平衡需求。像销售，就包括线下的软件和线上的软件，各自的销售理念不太一样。所以当时我们销售上也做了一些调整，会有一些对云上更有经验的人去领导销售。
创业中总有意想不到的困难
徐老师：在十几年的打工生涯当中，你有觉得以后必须创业吗？
饶军：从个人的角度，我相对来说还是比较稳妥保守的。很早的时候，基本上没有想过自己开公司，所以从这个角度来讲，如果我能开公司，我觉得所有人都有开公司的机会。
▲图源 | Dribbble
从另外的角度，当时的我们把项目在领英做完之后，我们还把项目开源出去。当时之所以开源，是因为工程部门有这么一个传统，很多的基础软件，领英其实也不指望能赚钱，所以领英给工程师有很大的自由度，你可以选择用开源的，要是没有也可以自己开发。
所以当时我们就把这个东西先放到 Github，后来又把这个东西捐给了阿帕奇基金会（Apache Software Foundation），这是领英第一个进入阿帕奇基金会的项目。因为阿帕奇的品牌相对来说还是比较强，基金会大概有 300 多个各种各样的软件项目，很多传统企业多多少少会用阿帕奇基金会的项目。
把 Kafka 捐到阿帕奇之后，我们就发现这个软件的用户，不只是类似领英、奈飞、推特这样的科技公司，传统领域的各种公司，像银行、零售、游戏，都开始在这个社区上和我们进行交流。
所以这个时候，我们已经隐约地感觉到这个软件有自己的机会，有机会直接做一个基于软件的商业。因为卖软件并不是领英的核心业务。我们觉得要想做这件事，肯定不可能留在领英。在 2012 年、2013 年，我们在做 Kafka 上一个比较核心的功能。
不论是留在领英还是离开，这个功能都要做，离开还可能要被别的事情，像商业化，分散精力，所以我们就觉得在领英把这个东西孵化地更好一点，也许更好。一直到 2014 年，我们觉得从时间上来讲差不多了。第一个是大的功能已经实现了，第二个是觉得时机已经快到了。
徐老师：创业过程中，团队遇到过哪些问题是创业之前没有预期到的？
饶军：招人的问题。公司刚成立的时候，第一年想招聘十几个人，主要都是工程师，我们觉得通过以前在领英的同事关系，招人应该不是问题。后来发现，招合适的人，其实并没有我们想象的那么简单。
▲图源 | 领英
饶军：很多优秀的工程师，他们自己也经历了领英的 IPO。IPO 之后，很多人就有一些自己的想法。有些人可能想休息一年，周游世界；有些人想休息一会儿，自己写本书；有的人想创立自己的公司。所以，真正想加盟我们公司的人，其实非常少。
这个很有点出乎我们当时的预料，因为我们觉得，在当时，以我们开源软件的知名度，应该很容易吸引优秀的工程师加盟，但其实这个并不是那么容易。真正起到变化的，是在我们拿到了第二轮融资，大概就是 2015 年底、 2016 年，融资额度比较大的时候，吸引人才的能力就好了不少。因为大家会觉得公司大了一点，又有足够的钱，好像不是那么容易垮掉了。
徐老师：如果总结一下，那就是即便有 Benchmark 这么顶尖的投资人做背书，公司一开始的招人也非常难。尽管 Kafka 作为一个开源产品是很成功的，但作为一个创业公司的人，还是有很多苦哈哈的地方。
饶军：开自己的公司还是要辛苦一点。那时候如果能够有一个渠道，把这些压力舒缓出来，我觉得对创业者来说，还是有帮助。当时我就读了一本书——The Conquest of Happiness——是伯特兰·罗素写的一本书。
编者后记：
饶军博士接下去又讲了一下为什么这本书对他帮助很大，为什么「危机」背后可能是「机会」，为什么尽管作为公司联合创始人，他至今选择持续做技术，而没有去做管理。
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